Из чата в TMS: Как Telegram-бот с GPT ускоряет создание и выполнение тестов

В текущих реалиях тестировщики часто остаются в тисках рутины: трудозатраты на создание тест-кейсов и их ручной импорт в TMS (системы управления тестированием) съедают до 40-60% рабочего времени QA-инженера (по данным World Quality Report ^[1]). Это не просто неэффективно, это тормозит весь релизный цикл.

Но что, если рутину можно переложить на ИИ, не ломая процессы? Представьте: вместо часов кропотливой работы — готовые тест-кейсы за минуты, сразу загруженные в вашу TMS (Allure, Zephyr, TestLink, Test IT и др.) без танцев с авторизациями, VPN и десятками открытых вкладок. Звучит как фантастика? Это уже реальность, и работает она там, где вы бываете каждый день, в Telegram.

Таким образом, получим дуэт: Telegram-бот + GPT на службе QA.

Данное решение — Telegram-бот, который использует мощь GPT для мгновенной генерации структурированных тест-кейсов по вашему ТЗ (User Story, спецификация, даже голосовое сообщение!). Но главная магия — прямая интеграция с вашей TMS.

Эволюция внедрения ИИ в тестирование: 2020 vs 2025

Как ИИ изменил тестирование за 5 лет? Цифры говорят сами за себя: 

2020:

• Россия: ~15% (оценка).

• Мир: 35% компаний.

2025:

• Россия: 34%

• Мир: 72%

Рост:

• Россия: +19% (2020→2025).

• Мир: +37% (2020→2025).

Анализ данных за последние пять лет (2019–2024) показывает стремительный рост внедрения искусственного интеллекта ^[2] в тестировании как в России, так и за рубежом. Тенденция очевидна с положительным ростом. Цифры доказывают: ИИ перестал быть экспериментальной технологией и стал стандартом в индустрии. 

2020

• Россия: данные отсутствуют в открытых источниках (оценка: ~15-20% на основе экспертных мнений). 

• За рубежом: глобальные данные говорят о росте AI-пользователей до 116 млн., внедрение в 35% компаний.

Ссылки на источники 2020: источник1 ^[3], источник2 ^[4]

2025

• Россия: 34% компаний внедряют ИИ ^[5], 65% организаций в тестовом режиме. 

• За рубежом: 72% организаций внедряют ИИ, 78% — глобальное внедрение.

Ссылки на источник 2025: источник1 ^[6], источник2 ^[4], источник3 ^[5], источник4 ^[7]

Идея бота: генерация тест-кейсов по функциональным требованиям и их импорт в TMS 

Основная идея — автоматизировать те части работы тестировщика, которые можно делегировать машине. Бот работает через привычный интерфейс Telegram, что делает его доступным в любое время и с любого устройства. Не нужно открывать браузер, авторизоваться в системах — всё делается через чат.

Функциональность бота включает:

• Умное меню команд. Простой интерфейс с кнопками главного меню с инструкцией (/start), ввода требований для генерации тест-кейсов (/gpt) и созданием тест-кейсов в Test IT (/testit) ( /gpt, /testit);

• Проверка ввода. Бот игнорирует некорректные команды и предлагает подсказки, чтобы пользователь не терялся в функциональности.

• Интеграция с TMS.  Готовые тест-кейсы автоматически отправляются в вашу TMS, экономя время на ручной перенос. В моем примере это Test IT. 

Использование GPT: качественная генерация тест-кейсов

Одной из самых интересных возможностей является генерация тест-кейсов с помощью GPT. Пользователь может отправить боту описание функционала или просто указать: «Сгенерируй тест-кейсы для формы регистрации», но важно отметить, чтобы бот вернул ответ в определенном формате для загрузки тест-кейсов в Test IT. 

Что это дает команде и бизнесу:   

• Инструмент полезен не только для отдельных QA-инженеров, но и для всей команды в целом.

• Скорость: генерация + загрузка в TMS = минуты, а не часы.

• Единый стиль тест-кейсов: GPT обучен выдавать структурированные тесты.

• Интеграция в процесс: не нужно прерывать рабочий ритм.

• Повышение покрытия: меньше риска упустить граничные случаи.

• Снижение нагрузки на опытных QA: можно делегировать генерацию младшим специалистам.

Бот не просто обрабатывает команды — он также подсказывает возможные ошибки ^[8] во вводе, предлагает примеры, валидирует структуру. Реализованный интерфейс  минималистичный и строится на базовых операциях, чтобы пользователь не тратил время на изучение синтаксиса.

Преимущества для QA-команд

• Снижение человеческих ошибок. GPT учитывает даже неочевидные сценарии, которые могут упустить люди.

• Стандартизация. Все тест-кейсы формируются в едином формате, упрощается их анализ.

• Масштабируемость. Бот легко адаптируется под изменения требований, достаточно отправить обновленный документ.

• Интеграция в рабочий процесс: Test IT поддерживает Agile-подход, позволяя быстро обновлять тестовые планы.

Пример использования: От идеи до релиза за минуты

Сценарий 1.  Тестирование новой функции оплаты в мобильном приложении.

Шаг 1: QA-инженер отправляет боту документ с требованиями к функции, например:

Напиши положительные и негативные тест-кейсы для проверки работы формы авторизации с полями Логин и Пароль, учитывая ограничения на вводимые символы и длину.

Общие требования к полям:

1. Форма должна содержать два поля: Логин и Пароль.

2. Оба поля должны иметь ограничение в 32 символа.

3. Разрешенные символы: латинские буквы (a-z, A-Z) и цифры (0-9).

4. Запрещены спецсимволы (например, !@#$%^&*()_+-=[]{};:'”|,.<>/? и пробелы).

Шаг 2: Бот анализирует текст через GPT и генерирует n тест-кейсов, включая проверку положительных и негативных сценариев.

Шаг 3: Пользователь проверяет кейсы, корректирует их через чат-интерфейс (например, добавляет edge-кейсы).

Шаг 4: Бот отправляет финальную версию в Test IT, где тесты сразу попадают в нужный набор.

Результат: Время на подготовку тестов сократилось с 2 часов до 15 минут.

Пример реализации такого бота вы можете взять из репозитория: 

Созданный телеграм-бот интегрирован с Gigachat, для старта вам требуется заполнить org.tan.Constants:

• BOT_TOKEN –  token бота

• GIGA_CHAT_AUTH_KEY – для подключения к giga chat

• PRIVATE_TOKEN – token testIt

• PROJECT_ID – project id testIt

• SECTION_ID – section id (id секции для загрузки сгенерированных тестов.

Запуск телеграм бота на компьютере:

1. Выгрузите код чат бота по ссылке: https://github.com/stillwork-bit/telegram-bot-gigachat-gpt ^[9]

2. Создание бота в телеграм:

   1. Создайте чат бота телеграм через BotFather

   2. Вставьте токен бота в переменную “BOT_TOKEN“

3. Для получения доступа к тестовой модели giga chat вам потребуется:

   1. Зарегистрироваться в портале https://developers.sber.ru/studio/registration ^[10]

   2. Выбрать “Мой GigaChat API”

      

   3. В разделе “Настройка API” создайте свой “Authorization key”

   4. Вставьте сгенерированный ключ в переменную “GIGA_CHAT_AUTH_KEY”
      Полезное дополнение: GigaChat API https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/api/reference/rest/gigachat-api ^[11]

4. Подготовка данных Test IT

   1. Сгенерируйте токен в Test IT

   2. Вставьте токен Test IT в “PRIVATE_TOKEN”

   3. ProjectId и sectinId вставьте в соответствующие переменные PROJECT_ID и SECTION_ID 

   4. Полезное дополнение: swagger testit https://[ВАШЕ ПРОСТРАНСТВО TEST IT].testit.software/swagger/index.html

5. Соберите проект и запустите его.

Пример работы чат бота:

Пример сгенерированных тест-кейсов в Test IT

ЗаключениеTelegram-бот с GPT и интеграцией в Test IT — это не просто инструмент, а новый подход к тестированию. Он позволяет QA-инженерам фокусироваться на анализе рисков и креативе, а не на рутине. Внедрение таких решений сокращает время выхода продукта на рынок и повышает его надежность.

Решение в данной статье не претендует на промышленное внедрение, имеет изъяны, но показывает идею по интеграции современных инструментов, которые можно написать самостоятельно для интеграции в своих командах.

Пусть данный материал станет мостиком между «мы всегда так делали» и «а давайте попробуем иначе». Ваш главный враг — не баги, а фраза «так было всегда»!

P.S. Запускаю свой Telegram канал ^[12], в котором буду публиковать свои статьи, заметки, мысли по теме тестирования и многое другое. Буду рад, если вы подпишитесь мой канал ^[12].